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在本報導中
人工智慧影像簡介
人工智慧使對嵌入式影像產品的快速需求成為可能，如智慧攝影機和智慧數位錄影機，這些產品在幾年前還需要人類監控。從廣義上講，它是從數位影像中產生有意義和相關的資訊。與試圖利用數位影像備援來縮小大小的影像壓縮相反，分析關注的是瞭解影像的內容。
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它的解決方案建立在電腦視覺、模式分析和機器智慧研究的基礎上，跨越幾個行業領域，包括監控分析解決方案、零售分析解決方案和運輸分析解決方案。它也被稱為影像內容分析（VCA）或智慧影像。人工智慧（AI）和機器學習（ML）正在作為發射智慧因素出現，從中創造價值。用於影像分析的人工智慧正在突破構建單元、供應鏈、工作場所和零售安全價值，以實現分析操作的自動化和支援。
憑藉在物聯網裝置和應用中，為影像分析和開發佈署人工智慧，開發服務的大規模經驗，通路化資料生成已經變得相對簡單。人工智慧和深度學習技術，為企業在沒有直接編寫程式的情況下，創造價值開闢了更好的機會。這些模型可以訓練具有高影像素材容量，以辨識、分類、自動標記和標記特定物件。
人工智慧如何實現影像監控市場
隨著影像分析的誕生，汽車市場正在向新面孔走去。最新的人工智慧和生產組合承諾在工廠中創造一個更強大、更高效、更輕鬆的工作環境。人工智慧驅動的生產將改變你與技術合作的方式，以更少的麻煩和更好、更精緻的結果。它的主要目標是自動檢測影像中的時間和空間事件。
人工智慧影像對即時洞察的好處
監控和維護監控系統具有挑戰性，特別是在處理許多攝影機時。追蹤正在發生的一切很麻煩，需要大量的人力來解決它。分析的情況並非如此。它使用全面而複雜的演算法來分析記錄的流。逐個畫素檢視攝影機影像，幾乎沒有任何東西丟失。智慧客製化以滿足特定的安全或業務需求，分析過濾器。
根據人工智慧全球監控指數，全球 176 個國家中至少有 75 個國家正在積極使用基於人工智慧的監控技術。來源 - 人工智慧如何對監控世界產生影響
人工智慧影像的首要挑戰
- 多年來，從影像分析工具中收集的資料量一直在增加；隨著獲得的大量資料，資料儲存正在成為一個問題。
- 透過閉路電視監控系統獲得的資料與你的團隊可以處理一樣成功。如果人力資源部門沒有充分處理你佈署的知識。
- 隨著全球每天報告越來越多的駭客和網際網路漏洞案件，閉路電視監控系統的安全元件對貴公司的日常營運提出了一個重大問題。
面對上述所有挑戰，消費者選擇最適合其需求，並同時提供成功結果的技術就變得具有挑戰性。
人工智慧影像的技術堆疊
分析是一項具有挑戰性的工作，影像將在處理中逐幀讀取，對於每一幀，將執行影像處理，以從該幀中刪除功能。有許多用於影像處理的庫。OpenCV 是一個開源的電腦視覺，以及主要為影像辨識和處理任務而建構的機器學習庫。另一方面，TensorFlow 是由谷歌建立的開源機器學習庫，用於檢測高精度物件。可以將處理視為三項關鍵任務的混合體：
物件檢測
它是一種電腦視覺形式，可以辨識影像中的物體並找到它們。物件辨識可以使用這種辨識和本地化方法，來計數場景中的專案，並確定和註冊其確切位置，即使正確標記它們。
物件辨識
辨識物體是辨識圖片或錄影中物體的一種電腦視覺形式。深度學習和機器學習演算法的主要後果是物件電腦。當人類檢視影像或觀看電影時，我們可以快速發現人物、事物、場景和視覺資訊。
物件追蹤
物體追蹤是一門學科，它試圖在電腦視覺中透過一系列幀來追蹤物體。在足球比賽中，物品大多是人類，但它們也可能是生物、汽車或其他重要物體，如球。
即時影像分析
攝影機產生大量資料，因此監控團隊有時無法手動審查儲存的鏡頭，來執行事件後報告。
觸發即時警報
透過在觀察到異常行為時啟動的個人即時警告，可能需要響應辨識技術來提高態勢感知。有些情況包括：
- 外觀相似性警報
根據實體外觀相似性要求，監控操作員可以自定義警告。
- 基於計數的警報
當在給定的時間內，在預定的位置觀察到一定數量的物體（車輛或人）時，警報可以啟動。
- 人臉辨識警報
如果臉部辨識技術獲得批准，情報部門可能會根據從膠片中提取，或從外部進口的數位影像，使用它來快速辨識罪犯並發出即時警告。
人臉辨識使用電腦演算法來查詢有關一個人臉部的具體細節。點選探索我們的人臉辨識和深度學習檢測
人工智慧影像的最主要工業應用
基於人工智慧的影像分析有各種工業應用。下面列出了幾個應用：
醫療保健
影像分析解決方案可能會確定患者沒有根據其需求進行檢查，並警告員工。在認識到如何最大限度地減少等待時間，同時直接進入急診區時，患者和客人流量測量非常有用。
智慧城市/交通
在交通方面，事實證明，影像分析是一個巨大的支援，有助於建設智慧城市。如果沒有適當的交通管制步驟，特別是城市地區的交通，可能會增加事故和交通堵塞。
零售
它可以被實體店用來考慮，他們的客戶是誰，以及他們如何行事。
安全
即時使用臉部和車牌辨識系統來辨識人員和車輛，並做出合理的決定。
文字影像分析解決方案，使企業能夠從影像中獲得可操作的見解，以提高業務效率。 來源：電腦視覺服務和解決方案
人工智慧影像的最主要應用案例
以下是工作場所影像分析的簡要應用案例。
用於人臉辨識
臉部辨識系統是一種技術高效的平行，透過數位影像或圖像，與人臉比例與人臉資料庫的比例，通常用於透過身份驗證服務驗證使用者，透過發現和測量給定影像的臉部特徵來工作。這是一種辨識未經授權/未知的人，或從他們面前驗證特定人身份的方法。這是一個電腦視覺分支，但人臉辨識是專業的，並為某些應用帶來了社交包袱。對於人臉辨識，該演算法記錄了臉部的特定基本測量，如眼睛的顏色、大小和傾斜度、眉毛之間的間隙等。所有這些放在一起，定義了從用於辨識特定臉孔的影像中，獲得的資訊的編碼外觀。它允許追蹤和管理授權/未經授權的人。透過這一點，我們檢測了這個人，無論是否允許，當系統看到這個人未知時，將產生警報。
用於行為檢測
行為檢測是一種檢測個人對建築、組織等財產的行為的方法；該系統將監控每個人的行為，並在他們似乎傷害建築的其他人或基礎設施時生成警報。透過這一點，工作場所將檢測一個人在建構他們在工作場所的行為方式。他們可以看到那些從外面來採訪或在大樓裡進行其他目的的人。我們可以透過我們的檢測系統，檢測他們在工作場所的行為或對地方的傷害。如果任何行動是錯誤的，系統將提醒人員和建築當局。
用於人員追蹤
人物追蹤是電腦視覺的一個重要領域。它涉及在一系列幀中追蹤一個人的過程。我們將從幀中所有可能的檢測開始，並向他們提供一個用於追蹤人員的 ID。在隨後的邊緣，我們試圖繼承一個人的身份證。如果這個人已經遠離了邊緣，那麼該 ID 就會被丟棄。如果出現一個新的人，那麼他們就會以一個唯一的 ID 開始。追蹤人的另一個目的是，如果這個人是局外人，可以在工作場所，所以當他/她到達工作場所時，給他身份證件，這樣我們就可以透過他/她的身份證來追蹤大樓裡的人，你可以看到這個人在哪裡，他們正在做什麼。
用於人群檢測
人群分析/檢測和場景理解最近引起了很多人的關注，因為它有廣泛的影像監控應用。除了監控，人群場景也存在於電影、電視節目、個人影像收藏中，甚至透過社交媒體共享的影像中。由於人群場景中許多人頻繁和大量關閉，許多現有的檢測、追蹤和活動辨識技術僅適用於稀疏設定，在擁擠的地方無法正常工作。
公司可以使用監控技術與支援網際網路的資料收集，和基於雲的 ML 處理一起用於一系列用途和應用，以提高情景意識。來源：使用數位眼睛從監控到智慧行動
人數統計/存在人數
對於系統上的人員存在或人員計數，你將分析人員的出勤情況，並追蹤大樓中的人員。獲取有關該人的資訊，他/她什麼時候來到大樓。你還可以檢測大樓裡的人數，工作場所將獲得大樓裡每個人的詳細資訊。
時間管理
它允許分析建築物中人員的存在和時間管理。一個人有一段時間的工作，即輪班時間，因此透過該系統可以獲得有關個人活動或記錄的資訊。當一個人超過分配的時間時，它會向系統和相關人員傳送警報。它還將追蹤超過大樓時間的授權/未經授權的人員數量。
區域管理和分析/邊界檢測
強大的視覺效果用於辨識限制區域影像中的物體/人，然而為了能夠獲得資訊，我們需要可靠的方法來檢測物體邊界的碎片，這本身就是一個複雜的問題。它將追蹤限制區入口，例如每天、每週或每月有多少人訪問限制區，以及他們看到限制/當地區域的時間。建築物中的邊界箱/檢測將追蹤限制區入口的人，你可以透過它分析進入限制區的人細節。系統將向系統上前往本地區域的人傳送警報，你可以在區域和人員上看到邊界框。
人工智慧（AI）的一部分，賦予系統權力，自動確定和提升經驗，而無需特別寫程式。 下載以在企業中啟用機器學習
AI 驅動的影像分析如何工作？
解決方案的設計可能因個人用例而異，但方案保持不變，因此審查記錄內容的方法有兩種不同的方法：即時配置裝置以觸發當前發生的特定事件和事故的警告，或在後期處理中，執行專門的搜尋以實現法醫調查活動。
影像解決方案
裡面有許多現成的應用，從經典的監控平台臺到更複雜的情況，如智慧家居或醫療保健軟體。如果這些標準解決方案之一滿足你的應用案例，它們可能是你的替代方案。通常執行某種形式的程式適應或參數化，這些實現只允許在一定程度上進行自定義。然而，採用這種方法，需要更最佳化的工具，但大多數組織努力獲得獨特的資訊來實現個人目標。
比較
然而，對於安全人員來說，連續追蹤每個攝影機幾乎是不可能的。因此，這意味著員工甚至沒有廣泛的情境意識。相比之下，監控攝影機捕捉到了大量的影像，如果它們需要執行事件後報告，安全人員也沒有資源來手動檢視儲存的錄影。
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結論
在我們的日常活動中，基於人工智慧的影像分析解決方案幫助我們。許多領域可以從這項技術中受益，特別是隨著近年來可能應用的複雜性增加。影像分析領域使流程更可靠，重複性更小。 對於企業來說，從智慧城市到醫院和機場的監控控制，成本更低。
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